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Wan22FunControlToVideo 노드

Wan22FunControlToVideo 노드는 Wan 비디오 모델 아키텍처를 사용하여 비디오 생성을 위한 컨디셔닝 및 잠재 표현을 준비합니다. 이 노드는 양성 및 음성 컨디셔닝 입력과 함께 선택적 참조 이미지 및 제어 비디오를 처리하여 비디오 합성에 필요한 잠재 공간 표현을 생성합니다. 비디오 모델에 적합한 컨디셔닝 데이터를 생성하기 위해 공간적 스케일링과 시간적 차원을 처리합니다.

입력

매개변수설명데이터 타입필수범위
긍정 프롬프트비디오 생성을 안내하는 양성 컨디셔닝 입력CONDITIONING-
부정 프롬프트비디오 생성을 안내하는 음성 컨디셔닝 입력CONDITIONING-
VAE이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델VAE-
너비출력 비디오 너비(픽셀 단위, 기본값: 832, 단계: 16)INT16 ~ MAX_RESOLUTION
높이출력 비디오 높이(픽셀 단위, 기본값: 480, 단계: 16)INT16 ~ MAX_RESOLUTION
길이비디오 시퀀스의 프레임 수(기본값: 81, 단계: 4)INT1 ~ MAX_RESOLUTION
배치 크기생성할 비디오 시퀀스 수(기본값: 1)INT1 ~ 4096
참조 이미지시각적 안내를 제공하는 선택적 참조 이미지IMAGE아니요-
제어 비디오생성 과정을 안내하는 선택적 제어 비디오IMAGE아니요-
참고: length 매개변수는 4프레임 단위로 처리되며, 노드는 잠재 공간에 대한 시간적 스케일링을 자동으로 처리합니다. ref_image가 제공되면 참조 잠재를 통해 컨디셔닝에 영향을 줍니다. control_video가 제공되면 컨디셔닝에 사용되는 연결 잠재 표현에 직접 영향을 줍니다. start_image 매개변수는 이 노드의 스키마에서 입력으로 노출되지 않지만 실행 로직에서 참조됩니다.

출력

출력 이름설명데이터 타입
부정 프롬프트연결 잠재, 마스크 및 선택적 참조 잠재를 포함한 비디오별 잠재 데이터가 적용된 수정된 양성 컨디셔닝CONDITIONING
잠재 공간연결 잠재, 마스크 및 선택적 참조 잠재를 포함한 비디오별 잠재 데이터가 적용된 수정된 음성 컨디셔닝CONDITIONING
latent배치 크기, 잠재 채널 및 공간/시간적 스케일링을 기반으로 비디오 생성에 적합한 차원을 가진 빈 잠재 텐서LATENT
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Source fingerprint (SHA-256): 8b24058f06aa9f779371a402c41cffc95d13ad0131d23d1438067d77755c73e2